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Fotografia Iper Spettrale per Agricoltura di Precisione
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Sommario
• Informazioni relative allo stato di vegetazione dalle immagini iper-spettrali (Vis + NIR + IR) Spettro visibile (Vis)
Vicino infrarosso (NIR)
Indice normalizzato di vegetazione (NDVI)
Infrarosso (IR)
• Il caso della frutta Informazioni estraibili da foto aeree o terrestri
Informazioni estraibili da misure più dirette sulla singola mela
• Operazioni in campo• Possibili sviluppi futuri
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Principi fisici: Indice di vegetazione
• Near Infra Red (NIR) una piantagione foto-
sinteticamente attiva riflette fortemente la radiazione tra 700 e 1000 nm vicina alla frequenza dell’infrarosso
• Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Indice sintetico per estrarre
lo stato di salute della vegetazione da un’immagine
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Principi fisici: la determinazione della specie
• E’ possibile focalizzare l’analisi su determinate bande di frequenza per distinguere le specie in una certa area Uso di filtri passa-
banda spettroscopica
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• Luminosità e frequenze riflesse variano in base alla specie
• Possibile impiego dei droni: Individuare infestanti
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Principi fisici: analisi di un frutteto con NDVI
• L’indice può essere messo in correlazione a: Quantità di prodotto per albero
Peso del prodotto
Quantità di zucchero (°Brix)
• Richiede di costruire modelli previsionali (basati su dati storici) per prevedere variazioni del raccolto: Alcune ricerche mostrano affidabilità nella previsione al
50% fino all’80% dei casi combinando misure NDVI con altre misure non distruttive (immagini RGB, caratteristiche delle piante, etc.)
• Possibile impiego dei droni: ottenere immagini aeree a basso costo e alta risoluzione
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Studio della frutta: misure dirette
• Mediante utilizzo di spettrometri sulla singola mela campione (metodo non distruttivo)
• Possibili informazioni ottenute: Solidi solubili (°Brix) Acidità
• Richiede di costruire modelli previsionali (basati su dati storici)
• Possibile impiego dei droni: Misure in prossimità del prodotto
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Bibliografia
• http://users.unimi.it/valorvi/schedule.htm
• http://www.archivioriviste.provincia.tn.it/ppw/TerraTre.nsf/0/441F0AD100221436C1256BEC004584CD/$FILE/TerraTn05_25_29.pdf?OpenElement
• Apple - POSSIBLE ROLE OF MULTISPECTRAL IMAGERY FOR THE DETECTION OF STRESS VECTORS IN APPLE REPLANT SITUATIONS
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Analisi delle applicazioni
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Obiettivi
• Monitoraggio coltivazioni• Stima della produzione (Vis + NDVI)• Stato di salute delle piante (NDVI)• Stima della maturazione (NDVI + filtri)• Stato di sofferenza idrica (IR)
• Rilievi topografici• Progettazione delle pendenze per il drenaggio (Vis)• Analisi dello stato di imbibimento del terreno (IR)
• Irrorazione di fitofarmaci e diserbanti
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Stima della produzione
• Approccio fotografico radiazione visibile Acquisizione fotografie aeree dei filari
Collazione immagini / immagini campione
Analisi mediante tecniche non convenzionali (approccio basato su reti neurali)
• Tecniche e algoritmi di classificazione
• Apprendimento supervisionato
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Stima della produzione
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Stima della produzione
• Dati a confronto
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Stima della produzione
• Approccio fotografico multispettrale Acquisizione fotografie aeree dei filari
Post-processing e generazione indice NDVI
Collazione immagini, generazione ortofoto
Analisi visiva basata sulla colorazione delle chiome• Zone di sofferenza
• Zone di vigore foliare
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Stima della maturazione
• Fotografie multispettrali dei frutti• Analisi di laboratorio• Associazione dei dati• Definizione di modelli matematici / associazioni tra le
informazioni Acquisizione storica delle informazioni
Tempo di raccolta dati nell’ordine di alcuni anni
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Stima della maturazione
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Fotogrammetria aerea Acquisizione aerea delle fotografie
Correzione delle distorsioni causate dalle ottiche utilizzate
Allineamento fotografie
Elaborazione immagini – rilevamento “features”
Ricostruzione della profondità
Generazione modello 3D
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Acquisizione aerea delle fotografie
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Correzione delle distorsioni causate dalle ottiche utilizzate
![Page 19: 22/11/2014Drover S.r.l. Fotografia Iper Spettrale per Agricoltura di Precisione](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062512/5542eb74497959361e8dd8a9/html5/thumbnails/19.jpg)
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Allineamento fotografie
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Elaborazione immagini – rilevamento “features”
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Ricostruzione della profondità
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
• Generazione modello 3D
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi
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Monitoraggio coltivazioni e rilievi